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    14個(gè)花生品種秸稈的營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)分析

    2019-04-27 05:19:42王慶東趙婧伊趙林萍張忠信董文召王瑞祥
    中國(guó)飼料 2019年7期
    關(guān)鍵詞:豫花花生秸稈

    王慶東, 趙婧伊, 趙林萍,張忠信,董文召*, 王瑞祥

    (1.鄭州大學(xué)生命科學(xué)學(xué)院,河南鄭州 450001;2.河南省農(nóng)業(yè)科學(xué)院經(jīng)濟(jì)作物研究所,河南鄭州450002)

    花生是我國(guó)主要的油料作物之一,花生秸稈產(chǎn)量巨大。但因?yàn)椴煌贩N花生秸稈中所含的干物質(zhì)、粗蛋白質(zhì)、鈣、磷等營(yíng)養(yǎng)成分不同,導(dǎo)致不同品種花生秸稈飼用價(jià)值參差不齊。所以研究不同品種花生秸稈的營(yíng)養(yǎng)成分,分析其飼用價(jià)值不僅能提高秸稈飼料化利用率,而且還能提高農(nóng)業(yè)附產(chǎn)值,同時(shí)還能有效減緩秸稈焚燒等環(huán)境問(wèn)題。本研究通過(guò)對(duì)14個(gè)花生品種秸稈的10個(gè)營(yíng)養(yǎng)成分指標(biāo)進(jìn)行測(cè)定,對(duì)其結(jié)果利用SPSS軟件進(jìn)行主成分分析和聚類分析,初步評(píng)價(jià)其營(yíng)養(yǎng)價(jià)值,為提高該地區(qū)花生秸稈的飼料化利用水平,增加農(nóng)業(yè)附產(chǎn)值提供理論依據(jù)。

    1 材料與方法

    1.1 試驗(yàn)材料 本研究的試驗(yàn)花生品種分別是豫花 40、豫花 15、遠(yuǎn)雜 9102、冀甜 4號(hào)、冀甜 1號(hào)、遠(yuǎn)雜 9847、豫花 9620、遠(yuǎn)雜 5號(hào)、豫花 9719、豫花 9307、豫花76、遠(yuǎn)雜 6號(hào)、豫花 9326、周花 5號(hào),花生秸稈樣品于2017年9月在花生收獲時(shí)采集,留茬高度為3~4 cm,試驗(yàn)材料均采集于河南省農(nóng)科院農(nóng)業(yè)科技試驗(yàn)示范基地。

    1.2 測(cè)定指標(biāo)與方法 秸稈樣品經(jīng)(65±5)℃烘5~6 h直到樣品干燥易粉碎,粉碎后過(guò)0.45 mm篩制成樣品備測(cè)。營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)分別是干物質(zhì)、粗蛋白質(zhì)、粗脂肪、粗纖維、粗灰分、淀粉、鈣、磷、中性洗滌纖維、酸性洗滌纖維、無(wú)氮浸出物。使用的方法均為國(guó)標(biāo)法,分別是烘干法(張麗英,2003)、凱氏定氮法(曲雪艷等,2016)、索氏抽提法(趙玉宇等,2013)、酸堿洗滌法(曲雪艷等,2016)、高溫灼燒法(陳寶珠,2006)、旋光法(林真等,2017)、絡(luò)合滴定法(蘭云賢,2014)、鉬藍(lán)法(蘭云賢,2014),中性洗滌纖維和酸性洗滌纖維均采用范式洗滌法 (曲雪艷等,2016),無(wú)氮浸出物通過(guò)以下公式計(jì)算(劉苗苗等,2015):

    無(wú)氮浸出物=100%-(水分%+粗蛋白質(zhì)%+粗脂肪%+粗纖維%+粗灰分%)。

    1.3 數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化與統(tǒng)計(jì)分析 本研究的營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)數(shù)據(jù)均以“平均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差”的形式表示,因各個(gè)營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)之間不能直接進(jìn)行比較,在主成分分析之前需對(duì)營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化 (林海明等,2013)。使用隸屬函數(shù)法統(tǒng)一量綱轉(zhuǎn)化數(shù)據(jù),營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)分為正相關(guān)和負(fù)相關(guān)。粗蛋白質(zhì)、粗灰分、粗淀粉、無(wú)氮浸出物、粗脂肪、鈣、磷為正相關(guān)的營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)使用公式(1)進(jìn)行轉(zhuǎn)化,粗纖維、酸性洗滌纖維、中性洗滌纖維為負(fù)相關(guān)的營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)使用公式(2)進(jìn)行轉(zhuǎn)化。本試驗(yàn)通過(guò)Excel 2007進(jìn)行數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)及轉(zhuǎn)化后使用SPSS 21.0軟件進(jìn)行主成分分析,其中綜合得分Dn的計(jì)算以相應(yīng)主成分貢獻(xiàn)率為權(quán)重,通過(guò)公式(3)得到。

    隸屬函數(shù)值計(jì)算公式:

    如果為負(fù)相關(guān),則用反隸屬函數(shù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,計(jì)算公式為:

    綜合得分Dn的計(jì)算公式:

    式中:Uin和U'in分別指第n個(gè)樣品第i個(gè)指標(biāo)的原始數(shù)據(jù)經(jīng)轉(zhuǎn)化后的隸屬函數(shù)值;Xin指第n個(gè)樣品第i個(gè)指標(biāo)的原始測(cè)定結(jié)果;Ximax和Ximin分別指樣品組中第i個(gè)指標(biāo)的最大值和最小值;Dn為主成分分析法得到的各樣品營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)的綜合分值;Fjn為第n個(gè)樣品第j個(gè)特征值>1的主成分的分值;in為特征值>1的主成分的個(gè)數(shù);Ej為第j個(gè)主成分的貢獻(xiàn)率(林真等,2017)。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 不同花生品種秸稈的營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)分析 由表1可知,周花5號(hào)的干物質(zhì)含量在14個(gè)品種中最高為92.93%,14個(gè)品種的秸稈干物質(zhì)含量均高于89%;粗蛋白質(zhì)的含量為6.63%~11.58%,其中豫花9719的含量最高,而豫花9326的含量最低;粗脂肪的變化為1.69%~4.95%,在14個(gè)品種中,豫花9326含量最低,豫花76含量最高;粗纖維的變化為19.19%~33.82%,其中豫花15的含量最高為33.82%;中性洗滌纖維的含量為35.60%~44.08%,豫花15的含量最低,豫花9326的含量最高;酸性洗滌纖維的變化為27.15%~38.08%,遠(yuǎn)雜6號(hào)的含量最低,周花5號(hào)的含量最高;粗灰分的含量為10.35%~21.43%,冀甜4號(hào)、豫花76的含量分別為14個(gè)品種中的最高和最低;無(wú)氮浸出物大多為37.47%~45.53%,豫花76含量最高為50.21%,冀甜4號(hào)的含量最低為28.32%;粗淀粉的變化為3.12%~7.10%,遠(yuǎn)雜9307含量最低,遠(yuǎn)雜6號(hào)含量最高;鈣的含量為1.78%~2.67%,周花5號(hào)含量最低,豫花9620含量最高;磷的變化為0.08%~0.21%,豫花15含量最低,遠(yuǎn)雜9847含量最高。

    2.2 14個(gè)花生品種秸稈營(yíng)養(yǎng)價(jià)值綜合評(píng)價(jià)

    2.2.1 主成分分析 由表2可知,根據(jù)提取出特征值大于1的原則提取了4個(gè)主成分,貢獻(xiàn)率分別為 28.233%、23.492%、18.347%和 13.101%,累計(jì)貢獻(xiàn)率為83.173%,表明了4個(gè)主成分可以反映14個(gè)花生品種秸稈營(yíng)養(yǎng)成分的83.173%信息。表2中的特征向量即為每個(gè)主成分中每個(gè)指標(biāo)所對(duì)應(yīng)的系數(shù),是由主成分載荷矩陣中的數(shù)據(jù)除以主成分相對(duì)的特征值開平方根得到。利用表2中的特征向量值乘以相對(duì)應(yīng)的花生秸稈的營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)隸屬函數(shù)值,得到各營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)對(duì)于4個(gè)主成分的單項(xiàng)得分F1、F2、F3、F4,單項(xiàng)得分乘以相應(yīng)的貢獻(xiàn)率后相加,得出各品種的綜合得分Dn并排序。

    以主成分貢獻(xiàn)率為權(quán)重,利用各樣品前4個(gè)主成分的分值與權(quán)重值,計(jì)算出花生秸稈營(yíng)養(yǎng)的綜合評(píng)價(jià)值Dn(表3)。通常,綜合分值Dn代表了樣品的綜合品質(zhì),分值越高綜合品質(zhì)越好。由表3可知,14個(gè)花生品種秸稈的營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)由高到低依次為:遠(yuǎn)雜6號(hào)>遠(yuǎn)雜9102>冀甜4號(hào)>豫花76>豫花40>遠(yuǎn)雜9847>遠(yuǎn)雜5號(hào)>豫花9620>遠(yuǎn)雜9307>冀甜1號(hào)>豫花9719>豫花15>周花5號(hào)>豫花9326。

    2.2.2 聚類分析 將秸稈營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)綜合得分進(jìn)行聚類分析,系統(tǒng)聚類的方法為組間連接法,聚類距離使用歐氏距離。結(jié)果表明,14個(gè)花生品種可分為三大類(圖1),豫花9326、周花5號(hào)為一類 ,冀甜4號(hào)單獨(dú)為一類,豫花9620、豫花9719、豫花9307等剩余品種為一類。聚類分析的結(jié)果與主成分分析的結(jié)果基本一致。

    3 討論

    主成分分析是以量化形式表征物理綜合品質(zhì),減少各個(gè)指標(biāo)反映物理質(zhì)量帶來(lái)的差異性,以主成分綜合得分為基礎(chǔ)對(duì)樣品進(jìn)行聚類分析,剔除了10個(gè)指標(biāo)之間的冗余信息,使評(píng)價(jià)結(jié)果具有較高的準(zhǔn)確性和客觀性(康健等,2014)。近年來(lái)有關(guān)學(xué)者利用主成分分析法對(duì)楊梅 (王偉等,2017)、冬棗(趙智慧等,2006)等果實(shí)品質(zhì)進(jìn)行分析,侯留飛等(2018)和張玉(2012)都使用主成分分析法對(duì)牧草的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值進(jìn)行分析,林真等(2017)也采用主成分分析法對(duì)華北地區(qū)玉米品種的營(yíng)養(yǎng)價(jià)值進(jìn)行研究。張峰等(2010)只對(duì)不同花生品種的營(yíng)養(yǎng)指標(biāo)進(jìn)行顯著性分析,并沒(méi)有得到一個(gè)完整的關(guān)于不同花生品種秸稈的綜合分析,所以本研究對(duì)篩選出秸稈營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)較高的花生品種,提高秸稈飼料化利用率具有現(xiàn)實(shí)意義。但對(duì)秸稈飼用品質(zhì)進(jìn)行分析評(píng)價(jià)時(shí),不能僅涉及其營(yíng)養(yǎng)素的含量,動(dòng)物對(duì)各個(gè)營(yíng)養(yǎng)成分的消化吸收特性也是決定品質(zhì)的關(guān)鍵因素。

    表1 14個(gè)花生品種秸稈的營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)%

    表2 主成分特征向量、特征值、貢獻(xiàn)率及累積貢獻(xiàn)率

    表3 綜合主成分值

    4 結(jié)論

    圖1 14個(gè)花生品種秸稈營(yíng)養(yǎng)品質(zhì)的聚類分析

    主成分分析結(jié)果表明,14個(gè)花生秸稈飼用品質(zhì)按大小排序?yàn)椋哼h(yuǎn)雜6號(hào)>遠(yuǎn)雜9102>冀甜4號(hào)>豫花 76>豫花 40>遠(yuǎn)雜 9847>遠(yuǎn)雜 5號(hào)>豫花9620>遠(yuǎn)雜9307>冀甜1號(hào)>豫花9719>豫花15>周花5號(hào)>豫花9326。而聚類分析結(jié)果表明,14個(gè)花生品種可分為三大類,豫花9326、周花5號(hào)為一類 ,冀甜4號(hào)單獨(dú)為一類,豫花9620、豫花9719、豫花9307等剩余品種為一類。由此可見,主成分分析的結(jié)果和聚類分析的結(jié)果基本相同,遠(yuǎn)雜6號(hào)、遠(yuǎn)雜9102、冀甜4號(hào)的飼用品質(zhì)較高,種植花生時(shí)優(yōu)先選擇這些品種,更有利于提高農(nóng)畜牧業(yè)發(fā)展和增加農(nóng)業(yè)附產(chǎn)值。

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